Individuelle KI-Server,
auf Bestellung gebaut
Wir bauen GPU-Server rund um Ihren Workload: GPUs, CPU, Arbeitsspeicher, Storage, Strom und Kühlung von Ingenieuren ausgelegt, montiert und im Burn-in getestet, geliefert mit Garantie in die ganze EU. Wer einen KI-Server kaufen will, bekommt Konfiguration und Angebot innerhalb eines Werktages.
Wir starten beim Workload, nicht bei der Teileliste. Diese vier Aufgaben bauen wir am häufigsten.
Multi-GPU-Knoten für Modelltraining und Fine-Tuning: NVIDIA H200 NVL mit NVLink-Bridges oder RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, schneller NVMe-Scratch-Storage und Hochgeschwindigkeitsnetzwerk für Multi-Node-Cluster.
Server für private LLMs und RAG in Produktion: 2–8 GPUs pro Knoten, ausgelegt nach Modellgröße und gleichzeitigen Nutzern, großer ECC-Speicher und NVMe-Storage für Indizes und Dokumente.
GPU-Knoten für virtuelle Workstations und Renderfarmen: RTX PRO Blackwell, L40S oder L4 mit NVIDIA-vGPU-Lizenzierung – ausgelegt nach Seats oder Frames pro Karte, nicht nach Prospekt.
GPU-Workstations und Rack-Server mit kurzer Einbautiefe für Labore, Piloten und Außenstandorte: Threadripper-PRO- oder Xeon-W-Plattformen mit RTX-PRO-Blackwell-Workstation-Karten.
- NVIDIA RTX PRO 6000 / 5000 Blackwell – Server & Workstation
- NVIDIA H200 NVL – 141 GB HBM3e, NVLink-Bridges
- NVIDIA L40S · L4
- AMD EPYC
- Intel Xeon Scalable
- AMD Ryzen Threadripper PRO
- DDR5 ECC RDIMM / LRDIMM
- MRDIMM – bis 8800 MT/s
- Ausgelegt auf den GPU-Pool, nicht auf das Minimum
- NVMe-U.2-Rechenzentrums-SSD
- SAS-24G-Enterprise-SSD
- Scratch-, Modell- und Index-Ebenen
- 25 / 100 / 200 / 400G NICs
- Cluster-Fabrics für Multi-Node-Training
- Out-of-Band-Management (IPMI / BMC)
- 2U-/4U-GPU-Gehäuse, redundante Netzteile
- Luft- oder Flüssigkühlung nach GPU-Anzahl und Standort
- Rack-, Strom- und Luftstromprüfung vor dem Angebot
Keine Preisliste – das Sizing-Gespräch entscheidet die finale Konfiguration. Die Beispiele zeigen die Größenordnung.
| KONFIGURATION | GPUs | PLATTFORM | GEBAUT FÜR |
|---|---|---|---|
| Private-KI-Starter | 2× RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition (2×96 GB) | 1× AMD EPYC · 256 GB DDR5 ECC · 2× NVMe | Piloten, RAG-Assistenten, Modelle bis ~70B Parameter |
| Inferenz-Knoten | 4× RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition (4×96 GB) | 2× AMD EPYC · 512 GB DDR5 ECC · 4× NVMe | Produktive Inferenz für mehrere Teams, Multi-Model-Serving |
| Trainings-Knoten | 8× NVIDIA H200 NVL (8×141 GB, NVLink-Bridges) | 2× AMD EPYC · 1–2 TB DDR5 ECC · 8× NVMe · 400G | Fine-Tuning und Training, Multi-Node-Cluster |
Der Server ist Schritt eins
Wenn Sie auch das brauchen, was darauf läuft – private LLMs, RAG auf Ihren Dokumenten, MLOps, ist das KI/ML-Integration vom selben Team. NVIDIA-AI-Enterprise- und vGPU-Lizenzen kommen auf dieselbe Rechnung wie die Hardware.
Wie lange dauert ein Custom Build?
Bauen Sie auch auf unserem Gehäuse oder mit vorhandenen Teilen?
Welche Garantie bekommen wir?
Installieren Sie auch die Software?
Liefern Sie auch außerhalb der EU?
Wir wissen noch nicht, was wir brauchen. Wo fangen wir an?
Gewichte, KV-Cache, Overhead und gleichzeitige Nutzer – die Rechnung hinter der GPU-Anzahl.
Artikel lesen →Was ein Multi-GPU-Knoten zieht, wie viel Wärme er erzeugt und was das Rack liefern muss.
Artikel lesen →Gleiche Rechenleistung, der ganze Unterschied im Speicher – wo der Gewinn 3,4x erreicht.
Artikel lesen →Nennen Sie den Workload – ein Ingenieur antwortet mit Konfiguration und Angebot innerhalb eines Werktages